Page 110 - Роль муниципальных музеев Самарской области в нравственно-патриотическом воспитании молодежи

Инновационные музейные технологии в развитии соврменного молодого поколения

Y1  4229,036  28,837X 3  42,078X 4  279,443X 6  5,583X 7 ,

параметры которого означают, что с увеличением числа массовых мероприя-
тий на 1 ед. число посетителей музея увеличится в среднем на 29 человек; с ростом
числа образовательных программ на 1 ед. происходит увеличение числа посетите-
лей на 42 человека; увеличение количества специалистов на 1 человека также при-
водит к увеличению посещений музеев в среднем на 279 человек в год; и наконец,
увеличение экспозиционной площади на 1 кв. м. уменьшает количество посетителей
в среднем на 6 человек.

Все коэффициенты регрессии значимы по критерию Стьюдента. Коэффици-
ент множественной корреляции R составил 0,992, квадрат этой величины означает,
что вариация результативного признака в среднем на 98% объясняется за счет вари-
ации факторных признаков, включенных в модель.

Найдем коэффициенты эластичности:

Эi  ai  xi ,
y

где ai – коэффициенты регрессии;

xi - среднее значение признака Хi.

Э3  28,837 51,286  0,174 , Э4  42,078 4,429  0,022
8457,143 8457,143

Э6  279,443 4,286  0,142 , Э7  5,583 252,571  0,167
8457,143
8457,143

Таким образом, с ростом на 1% числа массовых мероприятий, образователь-

ных программ, проводимых музеями Самарской области, а также числа специали-

стов число посетителей возрастает в среднем на 0,174%, на 0,022% и на 0,142% со-

ответственно. И, наконец, с ростом экспозиционной площади количество посетите-

лей музеев уменьшится в среднем на 0,167%.

Коэффициенты уравнения регрессии в натуральном масштабе несопоставимы

между собой ввиду различий масштаба измерения факторов-аргументов. Они ис-
пользуют роль своеобразных нормативов в оценке эффективности принятия тех или

иных управленческих решений и вполне приемлемы при разработке социально-эко-
номического развития и в осуществлении краткосрочных и долгосрочных прогно-

зов.

 -коэффициенты имеют единый стандартизированный масштаб, поэтому со-

ставим уравнение регрессии в стандартизированном масштабе:

y  3 x3  4 x4  6 x6  7 x7 ; i  ai  xi ,
y

где  xi - среднее квадратическое отклонение признака Xi;

 y - среднее квадратическое отклонение признака Y.

3  28,83 87  0,489 ; 4  42,078 3,44  0,028 ;
5433 5133

6  279,433 1,29  0,07 ; 7  5,583143,98  0,157
5133 5133

109